高并发场景：秒杀商品。
秒杀一般出现在商城的促销活动中，指定了一定数量（比如：1000个）的商品（比如：手机），以极低的价格（比如：0.1元），让大量用户参与活动，但只有极少数用户能够购买成功.
示例代码
@RestController
public class IndexController {
@autowired
private Redisson redisson;
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate
@RequestMapper("/stock/deduct_stock")
public String deductStock(){
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock")); // jedis.get("stock")
if(stock > 0){
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock + ""); // jedis.set(key,value)
System.out.print("======商品扣减成功，剩余库存："+ realStock);
} else {
System.out.print("======商品扣减失败======");
}
return "---=== end ===---";
}
}
问题
假设10个线程同时扣减1000个商品，应该剩余990 个商品，但实际扣减剩余999个，发生超卖问题。
- 解决方案
加锁。synchronized(this)
jdk 内置锁在分布式环境下并不能保证成功。
模拟高并发场景，部署测试环境。
可用jMeter 工具进行压力测试。
添加ThreadGroup,并在栏目下添加 Http Request。配置并发计划。
可选择添加Aggregate Report 报告。
完整代码：
@RequestMapper("/stock/deduct_stock")
public String deductStock(){
synchronized(this){
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if(stock > 0){
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock + "");
System.out.print("======商品扣减成功，剩余库存："+ realStock);
} else {
System.out.print("======商品扣减失败======");
}
}
return "---=== end ===---";
}
启动多台服务器，测试日志结果可知，发生超卖问题。
添加分布式锁
redis 命令setnx key value
setnx 是“set if not exists” 的缩写。
含义是:
- 将key 的值设为value, 当且仅当key 不存在。
- 若给定的key 已经存在，则setnx 不做任何操作。
注：加锁完成后，要删除锁。
完整代码：
String lockKey = "lock:product_100";
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock,"amumu")
if (!result){
return "---=== error_code ---===";
}
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if(stock > 0){
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock + "");
System.out.print("======商品扣减成功，剩余库存："+ realStock);
} else {
System.out.print("======商品扣减失败======");
}
stringRedisTemplate.delete(lockkey);
return "---=== end ===---";
分布式锁下的原子性问题优化
发现问题
- 在set过程中程序异常，则程序无法继续执行，造成死锁。
//获取异常并抛异常
try{
} finally{
}
- 在set 过程中，系统宕机，或系统重启。
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockkey,"ammumu");
//添加过期时间
stringRedisTemplate.expire(lockkey,10,TimeUnit.SECONDS);
上述代码执行过程中，程序异常情况下也会导致系统宕机，发生原子性问题，
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockkey,"amumu",10, TimeUnit.SECONDS);
分布式锁的失效情况优化
- 假设 10s 的过期时间。
假设多个请求，每个程序执行超过10s, 此时锁已过期。此时程序执行删除锁，导致此时锁失效。
分析问题：加锁过程，被其他线程执行删锁。
解决方案：加上锁标识，删除时判断是否是同一标识。
String clientId = UUID.randomUUID().toString();
// 加上cliendId 锁标识
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockkey,clientId, 10, TimeUnits.SECONDS);
//删除锁时，进行判断
if(clientId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey))){
stringRedisTemplate.delete(lockkey);
}
- 假设执行删除锁前，锁快过期未过期。下一个并发线程执行加锁操作，此时上一个并发线程，执行了删除操作。锁依然会失效。
解决方案：锁续命。如redisson
参考：github.com/redisson/redisson
每隔10s 检查是否还持有锁，如果持有，则延长30s锁的时间
参考：redis lua 脚本
RLock redissonLock = redisson.getLock(lock); // 获取锁对象
redissonLock.lock(); // 加锁 相当于 setIfAbsent(lockkey,"amumu",10, TimeUnit.SECONDS);
redissonLock.unlock();
完整代码：
@autowired
private Redisson redisson;
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate
@RequestMapper("/stock/deduct_stock")
public String deductStock(){
String lockKey = "lock:product_101";
RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
redissonLock.lock(); // 加锁
try{
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if(stock > 0){
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock + "");
System.out.print("======商品扣减成功，剩余库存："+ realStock);
} else {
System.out.print("======商品扣减失败======");
}
}finally{
redissonLock.unlock();
}
return "---=== end ===---";
}
锁续命业务优化
-
问题1 ：线程1 加锁，此时未同步给从结点，主结点挂了。此时从结点很可能会被选为主结点。这时一个线程3，同时请求此操作，此时线程3 操作新选为主结点redis 加锁，此时程序继续执行，执行有并发安全问题的代码。
-
问题2 ：redis 语义上，是把高并发场景下的问题串行化了，这当然不会有并发问题，但是对整个系统的性能有影响。当然redis 的性能已经是非常不错了。
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问题3：redissonLock.unLock() 底层默认的是非公平的抢锁机制，while 循环尝试去加锁。
redis 与 zookeeper 分布式集群方案对比
根据CAP 理论：
redis 集群更多是保证AP， 即可用性。
zookeeper 集群更多是保证CP, 即一致性，ZAB写数据机制保证，不会有锁丢失的问题。
redlock 实解决redis 集群环境锁丢失问题
想用redis 的高性能，但是又不想丢失锁，有很多方法。
比如 Redlock 实现。
java client 加锁三个以上的锁，超过半数redis 节点加锁成功才算加锁成功。
- 问题：千万不要用从节点。要保证集群高可用，多加几个节点。
- 问题：持久化。一般用aof 做持久化，假设设置1s 持久化一次。
这样就设置一个key,设置2个key 时系统宕机或重启。client2 执行请求，key3 加锁成功，key2 重启后加锁成功，则加锁成功。系统继续执行的是并发安全问题的代码。如果用时时持久化设置，则性能会大大降低，还不如用zookeeper.
高并发分布式锁如何实现
分段加锁逻辑。
未完待续
by: 一只阿木木